「ディープラーニングをするならPythonを学ぶべきって本当？」
「Pythonのライブラリについて詳しく教えて欲しい。」
こういった疑問に答えていきます。
✓本記事の内容
- Pythonとは？
- ディープラーニングをするならPythonを学ぶべき理由
- ディープラーニングと相性の良いPythonのライブラリ6選
この記事をよめば、ディープラーニングとPythonの関係性について学ぶことができます。
また、ディープラーニングに必要な知識や勉強方法について知ることができるので、ぜひご覧ください。
Pythonとは？
Pythonとは、1991年にオランダ人のグイド・ヴァンロッサム氏によって開発されたプログラミング言語です。
また、Pythonはオブジェクト指向言語と呼ばれ、「データと処理」を1セットとしてプログラムを組み立てていく開発に適した言語になります。
Pythonは、AI（人工知能）や機械学習、ディープラーニングといった分野での開発実績が豊富です。
これらの理由から、PythonはAI開発において必須の言語といえます。
あなたもPythonを使えるようになれば、AI開発やデータ分析などができるようになるでしょう。
こちらの動画を見ればPythonについて学習することができます。
ディープラーニングをするならPythonを学ぶべき理由
ディープラーニングをするときに、どの言語を学ぶか迷う方もいるとおもいます。
ただ、迷う必要はなく、Python一択でかまいません。
その理由について、深掘りしていきます。
ライブラリの数が多い
Pythonには、ディープラーニングに特化したライブラリが豊富にあります。ライブラリとは、ある機能をもったコンピュータプログラムを他のプログラムから呼び出して利用できるように部品化し、集めて一つのファイルに収納したものです。
簡単に言うと、ライブラリとは「便利なプログラムをを集め、ひとまとめにしたファイル」のことをいいます。
Pythonであれば、こういったディープラーニングに特化した便利なファイルをいくつも使用できるのでオススメというわけです。
海外はPythonを基本としている
海外で流れるディープラーニングの情報は、Pythonを前提としているため、他の言語を学んでいると情報取得が遅れる場合があります。
学びやすい言語である
Pythonは、学びやすい言語になります。
なぜなら、文章を読むように分かりやすいコードを目標に作られた言語であるからです。
他の言語であれば数行のコードが必要でも、Pythonであれば1行のコードで表示されるといったことが多くあります。
Pythonは、読みやすく書きやすいため、プログラミング初心者でも挫折せずに続けられる可能性が高いです。
ディープラーニングと相性の良いPythonのライブラリ6選
ディープラーニングを実践するには、ライブラリの活用が欠かせません。
Pythonのライブラリには、無料で使えるものも多いです。
各ライブラリの特徴を理解したら、ライブラリを実際に使用してみるのも良いですね。
①Numpy
Numpyとは、Pythonで数値計算を効率的におこなうことのできるライブラリです。
オープンソースとなっており、誰でも無料で使用することができます。
具体的には、ベクトルや行列と言った多次元配列の処理を簡単にできるようになります。
また、使いやすく、高いパフォーマンスの実現が可能です。
機械学習は、多次元配列に対して演算をおこないながら学習していきます。
そのため、Pythonで機械学習を行なうには、Numpyは必要不可欠なライブラリであると言えます。
NumPyはこちらから→https://numpy.org/
②Pandas
Pandasとは、Pythonでデータ分析と操作を効率的におこなうことのできるライブラリです。
誰でも無料で使用することができます。
具体的には、データの読み込みやグラフ化、分析などの作業を簡単にできるようになります。
非常に高速です。また、使いやすいのも特徴の一つになります。
データ分析は、機械学習を行なうまでの前処理が8～9割をであると言われており、この処理を効率的に行なうためにはPandasは必要不可欠です。
Pandasはこちらから→https://pandas.pydata.org/
③Matplotlib
Matplotlibは、Pythonでグラフをかいたり、イメージを表示する時に使用するライブラリです。
誰でも無料で使用することができます。
具体的には、二次元のグラフをはじめ、三次元のグラフを書いたりすることができます。
また、グラフをアニメーション化することも可能です。
主に数値計算を効率化するときに利用されるライブラリであるNumPyと組み合わせて使用されます。
Matplotlibはこちらから→https://matplotlib.org/
④Seaborn
Seabornは、グラフを書いて、データの可視化をおこなうためのライブラリです。
具体的には、魅力的で価値の高い統計グラフを書くための機能があります。
先ほど解説したMatplotlibよりも、シンプルで見た目のキレイなグラフを作成することができ、データセットを読み込むことも可能です。
Seabornはこちらから→http://seaborn.pydata.org/
⑤Scikit Learn
Scikit Learnは、Pythonの機械学習ライブラリです。
誰でも無料で使用することができます。
予測データを分析するための、効率的なツールでもあります。
開発が盛んに行なわれているライブラリの一つで、多くの情報が存在しています。
さまざまな機械学習のアルゴリズムが実装されているのですが、同じような書き方で利用できるという特徴があります。
インスト―ルしてすぐに機械学習を試すことができるので、初心者向けのライブラリとも言えます。
Scikit Learn はこちらから→https://scikit-learn.org/stable/index.html
⑥TensorFlow
TensorFlowは、Pythonのディープラーニング向けのライブラリの一つです。
こちらのライブラリを使うことで、誰でも簡単にディープラーニングを実戦することができます。
ディープラーニングの実践をする際に注意すべきことは、通常のコンピュータを使うと時間がかかりすぎると言うことです。
これを覚えておきましょう。
TensorFlowはこちらからどうぞ→https://www.tensorflow.org/?hl=ja
まとめ
今回の記事をまとめると以下のようになります。
Pythonとは、AI開発において必須の言語であり、ディープラーニングをするなら必ず学ぶべき言語です。
ライブラリも豊富にあるため、作業の効率化を行ないやすく、スピードアップが期待できます。
それぞれのライブラリの特徴を理解し、うまく活用していきましょう。
最後までご覧いただきありがとうございました。
